Zookeeper PERSISTENT 节点解析

最新推荐文章于 2025-09-25 02:00:43 发布

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#Zookeeper # Distributed Systems # Data Consistency

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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🍊 Zookeeper知识点之PERSISTENT：概念概述

在分布式系统中，数据的一致性和可靠性是至关重要的。假设我们正在开发一个分布式文件系统，系统中的每个节点都需要能够访问到其他节点的文件信息。为了实现这一目标，我们采用了Zookeeper作为协调服务。在这个过程中，我们遇到了一个场景：当某个节点突然断电或崩溃时，我们需要确保该节点上的数据不会丢失，并且其他节点能够继续访问这些数据。为了解决这个问题，我们需要了解Zookeeper中的一个核心概念——PERSISTENT。

Zookeeper的PERSISTENT（持久化）节点概念对于确保数据在节点故障后仍然能够被其他节点访问至关重要。在分布式系统中，数据的一致性依赖于节点间的通信和同步。如果某个节点上的数据在节点故障时丢失，那么整个系统的数据一致性将无法保证。因此，介绍Zookeeper知识点之PERSISTENT：概念概述对于理解Zookeeper在分布式系统中的作用和重要性是非常必要的。

接下来，我们将深入探讨PERSISTENT节点的定义、作用以及特点。首先，我们将解释PERSISTENT节点的具体定义，即它如何在Zookeeper中存储数据，并确保数据在节点故障时不会丢失。然后，我们将阐述PERSISTENT节点在分布式系统中的作用，比如如何保证数据的一致性和可靠性。最后，我们将分析PERSISTENT节点的特点，包括其数据存储机制、同步机制以及与其他类型节点的区别。

通过这些内容的介绍，读者将能够全面理解PERSISTENT节点在Zookeeper中的重要性，以及如何在分布式系统中利用这一特性来维护数据的一致性和可靠性。

Zookeeper知识点之PERSISTENT：定义

🎉 PERSISTENT节点类型

在Zookeeper中，PERSISTENT节点类型是一种基本的节点类型，它表示一个持久的节点。这意味着即使Zookeeper服务重启，该节点及其数据仍然会存在。

🎉 数据持久化机制

PERSISTENT节点的数据持久化是通过Zookeeper的文件系统来实现的。当PERSISTENT节点被创建或更新时，其数据会被写入到Zookeeper的磁盘存储中。这样，即使Zookeeper服务重启，这些数据也不会丢失。

🎉 节点创建与更新

创建PERSISTENT节点时，需要指定一个路径和初始数据。更新PERSISTENT节点时，可以修改其数据，但路径不能改变。

// 创建PERSISTENT节点
String path = "/exampleNode";
String data = "Initial data";
zookeeper.create(path, data.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

// 更新PERSISTENT节点数据
String newData = "Updated data";
zookeeper.setData(path, newData.getBytes(), -1);

🎉 会话与节点绑定

PERSISTENT节点与Zookeeper客户端的会话是绑定的。当客户端与Zookeeper服务建立会话时，它可以在会话期间创建、更新或删除PERSISTENT节点。

🎉 节点监听机制

PERSISTENT节点支持监听机制，允许客户端在节点数据变化、节点被删除或节点子节点列表变化时收到通知。

// 设置节点监听
zookeeper.exists(path, new Watcher() {
    @Override
    public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
        // 处理节点事件
    }
});

🎉 数据一致性保证

Zookeeper通过分布式锁和原子操作来保证PERSISTENT节点数据的一致性。这确保了在分布式系统中，所有客户端看到的PERSISTENT节点数据都是一致的。

🎉 分布式系统应用场景

PERSISTENT节点在分布式系统中有着广泛的应用场景，例如：

分布式锁：使用PERSISTENT节点作为锁的存储，实现分布式锁功能。
配置中心：将系统配置存储在PERSISTENT节点中，实现配置中心功能。
分布式队列：使用PERSISTENT节点实现分布式队列功能。

🎉 与其他Zookeeper节点类型的比较

节点类型	持久性	会话绑定	监听机制	应用场景
PERSISTENT	是	是	是	分布式锁、配置中心、分布式队列
EPHEMERAL	否	是	是	会话跟踪、临时节点
SEQUENTIAL	否	是	是	序列号生成、分布式ID生成

总结：PERSISTENT节点是Zookeeper中一种持久的节点类型，具有数据持久化、会话绑定、节点监听和数据一致性保证等特点。它在分布式系统中有着广泛的应用场景，如分布式锁、配置中心和分布式队列等。

Zookeeper知识点之PERSISTENT：作用

🎉 数据持久化机制

在分布式系统中，数据持久化是保证数据安全的重要机制。Zookeeper的PERSISTENT节点类型正是为了实现这一机制而设计的。PERSISTENT节点在Zookeeper中具有以下特点：

数据持久化：PERSISTENT节点在Zookeeper服务器重启后仍然存在，其数据不会丢失。
会话保持：PERSISTENT节点可以保持客户端会话的持续连接，即使客户端断开连接，节点也不会消失。

🎉 节点类型定义

Zookeeper中的节点类型主要有以下几种：

节点类型	描述
PERSISTENT	持久节点，数据持久化
EPHEMERAL	临时节点，数据不持久化
PERSISTENT_SEQUENTIAL	持久顺序节点，数据持久化，具有唯一标识
EPHEMERAL_SEQUENTIAL	临时顺序节点，数据不持久化，具有唯一标识

🎉 会话保持功能

PERSISTENT节点在Zookeeper中具有会话保持功能，这意味着即使客户端断开连接，节点也不会消失。这种特性使得PERSISTENT节点在分布式系统中非常有用，例如：

分布式锁：PERSISTENT节点可以用来实现分布式锁，确保同一时间只有一个客户端可以访问某个资源。
分布式队列：PERSISTENT节点可以用来实现分布式队列，实现多个客户端之间的消息传递。

🎉 分布式系统同步

PERSISTENT节点在分布式系统中用于同步不同节点之间的状态。以下是一些应用场景：

配置中心：PERSISTENT节点可以用来存储分布式系统的配置信息，实现不同节点之间的配置同步。
服务发现：PERSISTENT节点可以用来存储服务的注册信息，实现不同节点之间的服务发现。

🎉 数据一致性维护

PERSISTENT节点在Zookeeper中用于维护数据一致性。以下是一些应用场景：

分布式选举：PERSISTENT节点可以用来实现分布式选举算法，确保只有一个节点成为领导者。
分布式事务：PERSISTENT节点可以用来实现分布式事务，确保多个节点之间的操作要么全部成功，要么全部失败。

🎉 集群状态同步

PERSISTENT节点在Zookeeper中用于同步集群状态。以下是一些应用场景：

集群管理：PERSISTENT节点可以用来存储集群的元数据，实现集群状态同步。
集群扩缩容：PERSISTENT节点可以用来实现集群的扩缩容操作，确保集群状态的一致性。

🎉 资源管理

PERSISTENT节点在Zookeeper中用于资源管理。以下是一些应用场景：

资源分配：PERSISTENT节点可以用来存储资源的分配信息，实现资源分配的同步。
资源监控：PERSISTENT节点可以用来存储资源的监控信息，实现资源监控的同步。

🎉 应用场景分析

以下是一些使用PERSISTENT节点的实际应用场景：

分布式文件系统：PERSISTENT节点可以用来存储文件系统的元数据，实现文件系统的同步。
分布式缓存：PERSISTENT节点可以用来存储缓存数据，实现缓存数据的同步。
分布式数据库：PERSISTENT节点可以用来存储数据库的元数据，实现数据库的同步。

总结来说，PERSISTENT节点在Zookeeper中具有数据持久化、会话保持、分布式系统同步、数据一致性维护、集群状态同步、资源管理等多种作用。在实际应用中，PERSISTENT节点可以解决分布式系统中许多复杂问题，提高系统的可靠性和稳定性。

Zookeeper知识点之PERSISTENT：特点

🎉 数据持久性

Zookeeper的PERSISTENT节点类型保证了数据在Zookeeper集群中的持久性。这意味着即使Zookeeper服务重启，PERSISTENT节点存储的数据也不会丢失。这种特性使得PERSISTENT节点非常适合用于存储配置信息、元数据等需要持久化的数据。

🎉 会话持久化

PERSISTENT节点与客户端会话是绑定的。当客户端与Zookeeper服务器建立会话时，如果客户端断开连接，Zookeeper会等待一定时间（默认为会话超时时间），如果在这段时间内客户端重新连接，则原有的会话会被恢复。这种会话持久化机制保证了客户端与Zookeeper服务器的稳定连接。

🎉 节点创建与更新

创建PERSISTENT节点时，需要指定节点数据。更新PERSISTENT节点时，可以修改节点数据或设置节点属性。这些操作都会被Zookeeper服务器持久化存储。

🎉 节点监听机制

PERSISTENT节点支持监听机制。当PERSISTENT节点的子节点发生变化（如创建、删除子节点）时，所有对该节点设置监听的客户端都会收到通知。这种机制使得PERSISTENT节点非常适合用于实现分布式锁、分布式队列等场景。

🎉 数据一致性

Zookeeper通过Zab协议保证了集群中数据的一致性。PERSISTENT节点在创建、更新、删除等操作过程中，都会遵循Zab协议，确保数据在所有服务器上保持一致。

🎉 分布式锁

PERSISTENT节点可以用于实现分布式锁。通过创建临时顺序节点，并监听该节点的创建事件，可以实现分布式锁的获取和释放。

分布式锁实现步骤	说明
1. 客户端创建一个临时顺序节点	该节点在客户端断开连接后自动删除
2. 客户端获取该节点的序列号	序列号越小，表示锁的优先级越高
3. 客户端监听该节点的创建事件	当该节点被其他客户端创建时，表示锁已被其他客户端获取
4. 客户端判断是否为锁的持有者	如果是，则继续执行；如果不是，则等待或重试

🎉 集群管理

PERSISTENT节点可以用于存储集群配置信息，如集群中各个服务器的地址、端口等。这些信息在集群扩缩容时，可以方便地进行更新和同步。

🎉 容错机制

Zookeeper集群采用主从复制机制，当主节点故障时，从节点会自动选举新的主节点，保证集群的可用性。PERSISTENT节点在主从复制过程中，会保证数据的一致性。

🎉 性能优化

为了提高PERSISTENT节点的性能，可以采取以下措施：

合理设置会话超时时间：会话超时时间不宜过长，以免影响客户端与Zookeeper服务器的连接稳定性。
合理设置节点数据大小：节点数据不宜过大，以免影响Zookeeper服务器的存储和传输性能。
合理设置监听数量：监听数量不宜过多，以免影响Zookeeper服务器的性能。

🍊 Zookeeper知识点之PERSISTENT：数据存储

在分布式系统中，数据的一致性和可靠性是至关重要的。假设我们正在开发一个分布式文件存储系统，该系统需要保证在多节点之间共享的数据在发生故障时不会丢失，同时还要确保数据的一致性。在这样的场景下，如何确保数据在Zookeeper中安全可靠地存储，成为了我们需要解决的问题。

Zookeeper作为一个高性能的分布式协调服务，其数据存储的可靠性是构建稳定分布式应用的基础。介绍Zookeeper知识点之PERSISTENT：数据存储的重要性在于，它直接关系到数据在Zookeeper中的持久化、一致性和可用性。在分布式环境中，数据可能会因为网络波动、节点故障等原因导致丢失，而PERSISTENT数据存储机制能够确保这些数据即使在极端情况下也不会丢失，这对于保证系统的稳定性和可靠性至关重要。

接下来，我们将深入探讨以下三个方面：

数据结构：首先，我们将介绍Zookeeper中PERSISTENT数据的具体数据结构，包括节点类型、属性和子节点等，这将帮助我们理解数据是如何在Zookeeper中组织和管理。
数据持久化机制：接着，我们将详细讲解Zookeeper如何实现数据的持久化，包括数据写入、存储和恢复的过程，这将揭示Zookeeper在保证数据持久性方面的技术细节。
数据一致性保证：最后，我们将探讨Zookeeper如何确保数据的一致性，包括同步机制、选举算法和版本控制等，这将帮助我们理解Zookeeper在分布式环境中的数据一致性保障策略。

通过这些内容的介绍，读者将能够全面了解Zookeeper在数据存储方面的机制和策略，为在实际应用中构建稳定可靠的分布式系统打下坚实的基础。

🎉 PERSISTENT节点特性

在Zookeeper中，PERSISTENT节点是一种持久化节点，它具有以下特性：

特性	描述
持久化	当Zookeeper服务重启后，PERSISTENT节点仍然存在。
可创建子节点	PERSISTENT节点可以创建子节点，这些子节点也是PERSISTENT类型。
可删除	PERSISTENT节点可以被删除，删除后其子节点也会被删除。

🎉 数据结构组成

Zookeeper的数据结构由以下部分组成：

ZNode：Zookeeper中的数据节点，是数据存储的基本单位。
ZNode列表：存储所有ZNode的列表。
ZNode数据：每个ZNode存储的数据。
ZNode属性：每个ZNode的属性，如节点类型、权限等。

🎉 数据存储方式

Zookeeper使用文件系统来存储数据，每个ZNode对应一个文件，文件名由ZNode的路径和序列号组成。

🎉 数据读写操作

写操作：客户端向Zookeeper发送写请求，Zookeeper将数据写入对应的文件，并更新ZNode列表和ZNode属性。
读操作：客户端向Zookeeper发送读请求，Zookeeper从文件中读取数据，并返回给客户端。

🎉 数据版本控制

Zookeeper使用版本号来控制数据版本，每次写操作都会增加版本号。

🎉 数据一致性保证

Zookeeper通过以下机制保证数据一致性：

原子性：Zookeeper的写操作是原子的，要么全部成功，要么全部失败。
顺序性：客户端的写操作按照发送顺序执行。
一致性：所有客户端看到的Zookeeper状态是一致的。

🎉 数据持久化机制

Zookeeper使用以下机制保证数据持久化：

数据快照：Zookeeper定期生成数据快照，并存储在文件系统中。
事务日志：Zookeeper记录所有写操作的事务日志，并在服务重启时恢复数据。

🎉 数据同步机制

Zookeeper使用以下机制保证数据同步：

主从复制：Zookeeper采用主从复制机制，所有写操作都在主节点上执行，然后同步到从节点。
心跳机制：从节点定期向主节点发送心跳，以保持连接。

🎉 数据压缩与解压缩

Zookeeper使用以下机制进行数据压缩和解压缩：

GZIP压缩：Zookeeper使用GZIP算法对数据进行压缩和解压缩。

🎉 数据安全性与权限控制

Zookeeper使用以下机制保证数据安全性和权限控制：

ACL（Access Control List）：Zookeeper使用ACL来控制对ZNode的访问权限。
权限类型：Zookeeper定义了以下权限类型：读取、写入、创建、删除、获取子节点列表。

通过以上机制，Zookeeper保证了PERSISTENT节点的数据结构完整、安全、高效。在实际应用中，我们可以根据业务需求选择合适的Zookeeper配置和策略，以充分发挥其优势。

🎉 数据节点类型

在Zookeeper中，数据节点类型分为持久节点（PERSISTENT）、临时节点（EPHEMERAL）和容器节点（CONTAINER）。其中，持久节点是Zookeeper中最常见的节点类型，它具有数据持久化机制。

🎉 持久化存储原理

持久化存储原理是通过将数据写入到Zookeeper的磁盘文件中实现的。当客户端向Zookeeper写入数据时，数据首先会被写入到内存中，然后通过Zookeeper的持久化机制，将数据同步到磁盘文件中。

🎉 数据写入流程

客户端向Zookeeper发送写请求。
Zookeeper接收到请求后，将数据写入到内存中。
Zookeeper将数据同步到磁盘文件中。
Zookeeper返回响应给客户端。

🎉 持久化配置参数

Zookeeper提供了以下持久化配置参数：

dataDir：指定Zookeeper数据存储的目录。
clientPort：指定Zookeeper监听的客户端端口。
maxClientCnxns：限制每个客户端的最大连接数。
autopurge.snapCount：设置自动清理快照文件的频率。
autopurge.purgeInterval：设置自动清理日志文件的频率。

🎉 恢复机制

Zookeeper的恢复机制主要包括以下两个方面：

快照恢复：当Zookeeper重启时，它会从磁盘文件中读取快照文件，恢复到上次快照时的状态。
日志恢复：在快照恢复的基础上，Zookeeper会从日志文件中读取操作记录，恢复到最新的状态。

🎉 数据格式

Zookeeper中的数据格式为二进制格式，客户端需要将数据转换为二进制格式后才能写入到Zookeeper中。

🎉 与临时节点的区别

与临时节点相比，持久节点具有以下特点：

持久节点在Zookeeper重启后仍然存在，而临时节点在Zookeeper重启后会消失。
持久节点可以存储大量数据，而临时节点只能存储少量数据。

🎉 持久化性能影响

持久化机制会带来一定的性能影响，主要体现在以下几个方面：

数据写入到磁盘文件中需要一定的时间，这会导致写操作延迟。
数据恢复需要读取磁盘文件，这会导致恢复延迟。

🎉 容灾备份策略

为了提高Zookeeper的可用性和可靠性，可以采用以下容灾备份策略：

多副本：将Zookeeper部署在多个节点上，实现数据的多副本存储。
数据备份：定期将Zookeeper的数据备份到远程存储系统中。

🎉 恢复数据流程

将Zookeeper部署在多个节点上。
当主节点发生故障时，从节点会自动接管主节点的角色。
从节点从远程存储系统中恢复数据。
数据恢复完成后，从节点重新成为主节点。

🎉 PERSISTENT节点特性

在Zookeeper中，PERSISTENT节点是一种持久化节点，它具有以下特性：

特性	描述
持久化	当Zookeeper集群重启后，PERSISTENT节点仍然存在，其数据不会丢失。
客户端会话	PERSISTENT节点与客户端会话绑定，即使客户端会话断开，节点也不会消失。
数据版本控制	PERSISTENT节点支持数据版本控制，可以通过版本号来获取历史数据。

🎉 数据持久化机制

Zookeeper的数据持久化机制主要依赖于以下两个文件：

myid：记录当前Zookeeper服务器的ID。
zookeeper_server.log：记录Zookeeper服务器的操作日志。

当Zookeeper集群重启时，它会根据这两个文件恢复数据。

🎉 数据一致性算法

Zookeeper使用Zab（Zookeeper Atomic Broadcast）算法来保证数据一致性。Zab算法是一种基于主从复制的分布式一致性算法，它通过以下步骤保证数据一致性：

选举：当Zookeeper集群中的服务器发生故障时，其他服务器会进行选举，选出新的领导者。
同步：领导者将日志文件中的数据同步到其他服务器。
提交：领导者将数据提交到磁盘。

🎉 集群协调机制

Zookeeper集群协调机制主要包括以下两个方面：

领导者选举：当Zookeeper集群中的服务器发生故障时，其他服务器会进行选举，选出新的领导者。
数据同步：领导者将日志文件中的数据同步到其他服务器。

🎉 节点更新与同步

当客户端对PERSISTENT节点进行更新时，更新操作会按照以下步骤进行：

客户端向领导者发送更新请求。
领导者将更新请求广播给其他服务器。
其他服务器将更新请求应用到本地数据。
更新操作完成后，领导者将更新结果广播给其他服务器。

🎉 客户端会话管理

Zookeeper客户端会话管理主要包括以下两个方面：

会话创建：客户端与Zookeeper服务器建立连接时，会创建一个会话。
会话超时：当客户端与Zookeeper服务器的连接断开时，会话超时。

🎉 数据版本控制

Zookeeper支持数据版本控制，客户端可以通过版本号来获取历史数据。数据版本控制机制如下：

当客户端对PERSISTENT节点进行更新时，Zookeeper会为该节点生成一个新的版本号。
客户端可以通过版本号来获取历史数据。

🎉 分布式锁实现

Zookeeper可以实现分布式锁，其实现原理如下：

客户端创建一个临时的PERSISTENT节点作为锁。
当客户端需要获取锁时，它会尝试创建一个临时的PERSISTENT节点。
如果成功创建，则表示客户端获取了锁。
当客户端释放锁时，它会删除临时节点。

🎉 集群状态同步

Zookeeper集群状态同步是通过以下步骤实现的：

领导者将日志文件中的数据同步到其他服务器。
其他服务器将同步的数据应用到本地数据。

🎉 故障恢复机制

Zookeeper的故障恢复机制主要包括以下两个方面：

领导者选举：当Zookeeper集群中的服务器发生故障时，其他服务器会进行选举，选出新的领导者。
数据同步：领导者将日志文件中的数据同步到其他服务器。

🎉 性能优化策略

Zookeeper的性能优化策略主要包括以下两个方面：

数据压缩：对数据进行压缩，减少数据传输量。
缓存：在客户端或服务器端缓存数据，减少数据访问次数。

🍊 Zookeeper知识点之PERSISTENT：会话管理

在分布式系统中，Zookeeper 作为一种协调服务，其稳定性至关重要。想象一个场景，一个分布式应用集群中，各个节点需要实时同步状态，以保证数据的一致性。在这个过程中，如果某个节点突然断开连接，而其他节点无法及时检测到这一变化，那么整个集群可能会因为信息不对称而陷入混乱。为了解决这个问题，Zookeeper 引入了会话管理机制，其中 PERSISTENT 会话类型尤为重要。

会话管理是 Zookeeper 的核心功能之一，它确保了客户端与服务器之间的稳定连接。在分布式系统中，客户端与 Zookeeper 服务器建立会话后，即使客户端暂时断开连接，只要会话没有超时，服务器端就会保持客户端的会话状态，并在客户端重新连接时恢复其状态。这种机制对于保证分布式系统的稳定性和可靠性至关重要。

介绍 Zookeeper 知识点之 PERSISTENT：会话管理的必要性在于，它直接关系到分布式系统中各个节点之间的通信质量。良好的会话管理能够有效避免因网络波动或客户端故障导致的连接中断，从而确保系统的高可用性。以下是后续三级标题内容的概述：

在 "Zookeeper知识点之PERSISTENT：会话创建" 中，我们将详细介绍如何创建一个 PERSISTENT 会话，包括客户端连接到 Zookeeper 服务器、发送会话创建请求以及服务器响应的过程。
在 "Zookeeper知识点之PERSISTENT：会话状态" 中，我们将探讨会话状态的维护机制，包括服务器如何跟踪客户端会话、如何处理客户端的连接请求和断开请求，以及如何确保会话状态的持久性。
在 "Zookeeper知识点之PERSISTENT：会话超时处理" 中，我们将分析会话超时的情况，探讨服务器如何处理超时会话，以及客户端在会话超时后如何重新建立连接。

通过这些内容，读者将能够全面了解 Zookeeper 的会话管理机制，为在实际的分布式系统中应用 Zookeeper 提供坚实的理论基础。

🎉 Zookeeper 会话创建过程

Zookeeper 是一个分布式协调服务，它允许分布式应用程序协调它们的行为。在 Zookeeper 中，会话（Session）是客户端与服务器之间建立的一个连接。下面，我们将详细探讨 Zookeeper 的会话创建过程。

📝 会话创建步骤

客户端发送创建会话请求：客户端通过发送一个创建会话的请求到 Zookeeper 服务器。
服务器处理请求：服务器接收到请求后，会检查客户端的认证信息。
会话创建成功：如果认证成功，服务器会创建一个会话，并返回一个会话标识（Session ID）给客户端。
客户端存储会话信息：客户端存储会话信息，包括会话标识和会话超时时间。

🎉 PERSISTENT 类型会话特性

在 Zookeeper 中，会话类型分为 PERSISTENT 和 PERSISTENT_SEQUENTIAL。下面，我们重点介绍 PERSISTENT 类型会话的特性。

📝 PERSISTENT 类型会话特性

特性	描述
持久性	客户端断开连接后，会话不会自动结束，直到客户端显式地关闭会话。
会话超时	会话超时时间由客户端在创建会话时指定，服务器在超时时间内没有收到客户端的心跳，会话自动结束。
会话状态同步	客户端与服务器之间会定期进行心跳通信，以保持会话状态同步。